ผู้เรียบเรียง
ดวงพร อรัญญพงษ์ไพศาล
บรรณารักษ์ชำนาญการ ฝ่ายบริการ
 สำนักหอสมุด มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

          ในยุคดิจิทัลที่เทคโนโลยีพัฒนาอย่างก้าวกระโดด ภัยคุกคามทางไซเบอร์กำลังเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วและซับซ้อนมากยิ่งขึ้น การขยายตัวของโซเชียลมีเดียทำให้องค์กรต่างๆ มีความเสี่ยงต่อการถูกโจมตีทางไซ เบอร์และยากต่อการตรวจจับด้วยวิธีการแบบดั้งเดิม ดังนั้นปัญญาประดิษฐ์ (AI) จึงถูกนำมาประยุกต์ใช้เพื่อ  ปกป้องข้อมูลสำคัญและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่มีรูปแบบการโจมตีที่หลากหลาย ในอดีตที่ผ่านมานั้น เราป้องกันตนเองจากโลกดิจิทัลด้วยโปรแกรมป้องกันไวรัส การคัดกรองสแปม และเครื่องมือตรวจจับฟิชชิ่ง  แต่ปัจจุบันเทคโนโลยีเหล่านี้ไม่เพียงพอที่จะดูแลความปลอดภัย จึงทำให้ AI ถูกพูดถึงอย่างมากในแวดวง  Cyber Security เพื่อรับมือกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ต่างๆ เช่น

•  มัลแวร์ (Malware)เป็นโปรแกรมที่ออกแบบมาเพื่อทำลายหรือขโมยข้อมูล เช่น ไวรัส, เวิร์ม, โทรจัน  และแรนซัมแวร์ 
• ฟิชชิ่ง (Phishing) เป็นการหลอกลวงเพื่อให้ได้ข้อมูลส่วนตัว เช่น รหัสผ่าน ข้อมูลบัตรเครดิตผ่านทางอีเมล ข้อความ หรือเว็บไซต์ปลอม
• DDoS (Distributed Denial of Service) เป็นการโจมตีโดยการส่งทราฟฟิคจำนวนมากไปยังเป้าหมายทำให้ระบบไม่สามารถใช้งานได้
• Exploit การใช้ประโยชน์จากช่องโหว่บนซอฟต์แวร์หรือระบบปฏิบัติการเพื่อเข้าถึงระบบโดยไม่ได้รับอนุญาต
• Social Engineering การหลอกลวงโดยใช้วิธีทางจิตวิทยาเพื่อให้เหยื่อเปิดเผยข้อมูลหรือทำตามสิ่งที่ผู้โจมตีต้องการ

บทบาทของ AI กับความปลอดภัยทางไซเบอร์
AI มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากภายในเวลาอันสั้นทำให้สามารถตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่ง AI มีบทบาทสำคัญหลายด้านในการยกระดับความปลอดภัยทางไซเบอร์ ดังนี้

1. การตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ 
AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว ทำให้สามารถระบุสิ่งผิดปกติและภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นได้ทันที ซึ่งจะนำไปสู่การป้องกันการโจมตีก่อนที่จะเกิดความเสียหาย
2. การคาดการณ์ภัยคุกคาม  
AI สามารถใช้เทคนิค Machine Learning เพื่อเรียนรู้รูปแบบพฤติกรรมปกติในระบบ หากเกิดความผิดปกติ เช่น การเข้าถึงที่น่าสงสัยหรือกิจกรรมที่อาจเป็นอันตราย AI จะสามารถแจ้งเตือนผู้ดูแลระบบได้ทันที และด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง AI สามารถตรวจจับรูปแบบการโจมตีที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต ทำให้องค์กรสามารถเตรียมตัวรับมือและวางแผนการป้องกันล่วงหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. การจัดการและตอบสนองต่อเหตุการณ์ 
AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากเหตุการณ์ภัยคุกคาม เช่น การโจมตีด้วยมัลแวร์ เมื่อตรวจพบภัยคุกคาม AI จะแนะนำหรือดำเนินการตอบสนองอัตโนมัติเพื่อหยุดยั้งความเสียหาย เช่น การบล็อก IP Address ที่ไม่ปลอดภัย การกักกันไฟล์ที่เป็นอันตราย หรือการแจ้งเตือนผู้ดูแลระบบ ซึ่งช่วยลดเวลาในการตอบสนองและลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น
4. การวิเคราะห์พฤติกรรม 
AI ช่วยตรวจสอบและวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้งานในระบบ เมื่อพบพฤติกรรมที่ผิดปกติ เช่น การเข้าถึงข้อมูลในเวลาที่ไม่ปกติ การล็อกอินจากสถานที่ผิดปกติหรือการดาวน์โหลดไฟล์จำนวนมาก AI สามารถแจ้งเตือนหรือบล็อกการใช้งานชั่วคราวได้
5. การตรวจจับมัลแวร์และฟิชชิง
AI สามารถวิเคราะห์โค้ดของไฟล์หรืออีเมลเพื่อตรวจจับลักษณะที่อาจเป็นอันตรายอย่างอีเมลฟิชชิ่งได้ โดยการวิเคราะห์รูปแบบภาษา ข้อมูลผู้ส่งและลิงก์ที่แนบมา ซึ่งช่วยลดโอกาสที่จะคลิกลิงก์ที่เป็นอันตราย นอกจากนี้ระบบ AI ยังสามารถตรวจจับมัลแวร์ได้โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมจากการสังเกตว่าข้อมูลและโปรแกรมทำงานอย่างไร AI สามารถแยกแยะระหว่างซอฟต์แวร์ที่ถูกต้องและโปรแกรมที่เป็นอันตรายแม้ว่าจะไม่เคยเห็นมัลแวร์นั้นมาก่อนก็ตาม
6. การสร้างระบบป้องกันที่ยืดหยุ่น
AI มีความสามารถในการปรับตัวเข้ากับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไป เมื่ออาชญากรไซเบอร์พัฒนากลวิธีใหม่ ๆ AI จะสามารถปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การป้องกันได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยให้องค์กรปลอดภัยจากการโจมตีที่ทันสมัย 
7. ยกระดับการตรวจจับความผิดปกติด้วย Generative AI 
Generative AI สามารถสแกนโค้ดหาช่องโหว่ในระบบซอฟต์แวร์และส่งผ่านข้อมูลบนเครือข่าย ทำให้สามารถตรวจสอบภัยคุกคามได้อย่างรวดเร็วพร้อมนำเสนอข้อมูลเชิงลึก และให้คำแนะนำในการแก้ไขเพื่อลดความเสี่ยงจากการถูกโจมตี
8. ประเมินความเสี่ยง 
การใช้ AI เพื่อประเมินความเสี่ยง ปรับปรุงความแม่นยำ สร้างความน่าเชื่อถือและลดระยะเวลาการทำงานของทีมผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย โดยคุณสมบัติของ AI สามารถประเมินและวิเคราะห์ความเสี่ยงโดยอ้างอิงจากการเก็บรวบรวมข้อมูลจากโปรแกรมคอมพิวเตอร์และแหล่งข้อมูลอื่นๆ รวมถึงการทำรายงานความเสี่ยงและข้อมูลเชิงลึกได้อัตโนมัติ

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI ในความปลอดภัยทางไซเบอร์

1. ระบบป้องกันเครือข่าย

• AI ถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบทราฟฟิคเครือข่ายเพื่อหากิจกรรมที่ผิดปกติ ซึ่ง AI สามารถบล็อกการโจมตีเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

2. ระบบตรวจจับภัยคุกคามที่ไม่รู้จักด้วยการเรียนรู้ข้อมูล

• AI สามารถตรวจจับภัยคุกคามที่ยังไม่เคยระบุหรือไม่มีประวัติ เช่น ไวรัสชนิดใหม่หรือเทคนิคการโจมตีที่ซับซ้อน

3. การตรวจสอบอีเมล 

• AI จะช่วยตรวจสอบอีเมลที่อาจมีเจตนาร้าย เช่น ฟิชชิงหรือการหลอกลวง โดยสามารถวิเคราะห์ทั้งเนื้อหาและบริบทของอีเมลนั้นๆ ได้

4. การรักษาความปลอดภัยบนระบบคลาวด์

• การเติบโตของการใช้บริการคลาวด์ที่เพิ่มจำนวนขึ้น จึงนำ AI มาช่วยตรวจสอบและป้องกันการเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต

5. การปกป้อง Internet of Things 

• ระบบ AI สามารถช่วยป้องกันการโจมตีที่เกิดขึ้นกับอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อต่างๆ เช่น การตรวจจับการพยายามเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต

6. การป้องกันการฉ้อโกงทางด้านการเงิน

• องค์กรหรือสถาบันการเงินสามารถใช้ AI ในการตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

7. การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลและการรักษาความปลอดภัยในระบบราชการ

• AI สามารถช่วยองค์กรในการจัดการและปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพและหน่วยงานภาครัฐสามารถใช้ AI ในการปกป้องข้อมูลและระบบโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญของประเทศ

8. การป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ในภาคอุตสาหกรรม

• AI สามารถปกป้องระบบการผลิตและห่วงโซ่อุปทานจากการโจมตีทางไซเบอร์

ประโยชน์ของการใช้ AI ในความปลอดภัยทางไซเบอร์

• การลดความเสี่ยงทางธุรกิจ AI ช่วยลดโอกาสที่จะเกิดการละเมิดข้อมูลและการโจมตีทางไซเบอร์ ซึ่งสามารถส่งผลเสียต่อชื่อเสียงขององค์กร
• การลดต้นทุน แม้ว่าการลงทุนในระบบ AI อาจมีค่าใช้จ่ายสูงในช่วงแรก แต่ในระยะยาวจะช่วยลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการรักษาความปลอดภัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การลดภาระงานของเจ้าหน้าที่  AI สามารถทำงานอัตโนมัติได้หลายอย่างและยังสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่เหนื่อยล้า ช่วยให้บุคลากรในองค์กรสามารถโฟกัสกับงานที่สำคัญกว่าได้
• การสร้างความไว้วางใจจากผู้ใช้บริการ โดยการแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการใช้เทคโนโลยีเพื่อปกป้องข้อมูลของผู้ใช้บริการและสามารถสร้างความไว้วางใจได้มากขึ้น
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI สามารถช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์และการคุ้มครองข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• การเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจจับ AI สามารถตอบสนองความต้องการของจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ และตรวจจับภัยคุกคามได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วกว่าวิธีการแบบดั้งเดิม 
• การปรับตัวเข้ากับภัยคุกคามใหม่ๆ AI ใช้การเรียนรู้ของ Machine Learning ทำให้ระบบสามารถเรียนรู้จากประสบการณ์และปรับให้เข้ากับภัยคุกคามใหม่ๆ ที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

ความท้าทายในการใช้ AI กับความปลอดภัยในโลกไซเบอร์

• การโจมตีโดยใช้ AI ซึ่งผู้ไม่หวังดีอาจใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการโจมตี เช่น การสร้างมัลแวร์ที่สามารถหลบหลีกการตรวจจับ หรือการใช้ Deepfake เพื่อเจาะระบบผ่านการหลอกลวง
• การขาดแคลนบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญ การใช้งาน AI อย่างมีประสิทธิภาพต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญในการตั้งค่าและปรับปรุงระบบ ซึ่งเป็นความท้าทายสำหรับองค์กรที่มีบุคลากรและงบประมาณจำกัด
• ความเป็นส่วนตัวและจริยธรรม การใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากอาจกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้งานหากไม่มีการกำกับดูแลอย่างเหมาะสม
• การฝึกฝนและความซับซ้อนของการวิเคราะห์ข้อมูล AI ต้องการข้อมูลจำนวนมากในการฝึกฝนเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้นข้อมูลที่ไม่เพียงพอหรือมีคุณภาพต่ำอาจส่งผลต่อความแม่นยำได้ AI จึงจำเป็นต้องได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและปริมาณมาก เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่เพียงพอและปลอดภัย
• การหลอกลวง AI ผู้โจมตีอาจพยายามหลอกลวง AI โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างข้อมูลปลอมหรือการโจมตีแบบ Adversarial Attack
• ความซับซ้อนของ AI การทำความเข้าใจและการจัดการระบบ AI อาจเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญ
• การฝึกอบรมและการศึกษาอย่างต่อเนื่อง สำหรับทีมรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ควรอัปเดตเทคนิคการโจมตีที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อรับมือกับความเปลี่ยนแปลงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ระบบป้องกันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ควรมีการอัพเดตและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ทำให้มั่นใจได้ว่าการป้องกัน AI ยังคงมีประสิทธิภาพต่อภัยคุกคามที่กำลังพัฒนาอยู่
  การทำงานร่วมกันและการแบ่งปันข้อมูล ผู้นำด้านไอทีควรส่งเสริมการทำงานร่วมกันและการแบ่งปันข้อมูลความปลอดภัยทางไซเบอร์ เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถปรับการป้องกันเชิงรุกต่อภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ได้อย่างรวดเร็ว

แนวโน้มในอนาคตของ AI กับความปลอดภัยทางไซเบอร์

1. ระบบอัตโนมัติที่ชาญฉลาด
การรวม AI เข้ากับระบบอัตโนมัติจะช่วยเพิ่มความรวดเร็วและความแม่นยำในการตอบสนองต่อภัยคุกคาม

2. การวิเคราะห์พฤติกรรมเชิงลึก
AI จะถูกพัฒนาให้สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้งานได้อย่างละเอียดมากยิ่งขึ้น ช่วยป้องกันภัยคุกคามที่เกิดจากพฤติกรรมผิดปกติ

3. การสร้างระบบแบบผสม 
การรวมจุดแข็งของ AI กับความสามารถของมนุษย์ในการตรวจสอบและตัดสินใจ จะช่วยเสริมความปลอดภัยในทุกระดับ

4. การใช้ Blockchain ร่วมกับ AI
Blockchain อาจถูกนำมาใช้ร่วมกับ AI เพื่อสร้างความปลอดภัยและความโปร่งใสในการจัดการกับข้อมูล

5. AI ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม
การพัฒนา AI ที่ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจะเป็นสิ่งสำคัญในอนาคต

AI เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการต่อสู้กับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ด้วยเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น Deep Learning และ Quantum Computing จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ AI ในการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคาม แต่การนำ AI มาใช้ยังคงต้องพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความเป็นส่วนตัว จริยธรรม และการขาดแคลนบุคลากร ถึงแม้ว่ายังมีความท้าทายในการใช้งาน AI แต่การพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีและความร่วมมือระหว่างองค์กรต่างๆ จะช่วยสร้างอนาคตที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นในโลกไซเบอร์

แหล่งข้อมูลอ้างอิง

NT cyfence. (2566). เมื่อแฮกเกอร์ใช้ AI และ Machine Learning โจมตี เราควรจะรับมือแบบไหน. สืบค้น จาก
          https://www.cyfence.com/article/hackers-use-ai-and-ml-attack-how-to-respond/

Boonyawee Sirimaya. (2567). AI ในโลกไซเบอร์: การป้องกันอัจฉริยะสำหรับยุคดิจิทัล. สืบค้นจาก 
          https://www.amitysolutions.com/th/blogs/ai-cybersecurity-intelligent-protection

Bluebik. (2567). AI Power’ ขุมพลังแห่งอนาคต ต้านภัยคุกคามไซเบอร์. สืบค้นจาก 
          https://bluebik.com/th/insights/8231

Netka. (2567). จัดการความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วย AI: อนาคตของการป้องกันภัยคุกคามดิจิทัลขององค์กร
          ในประเทศไทย. สืบค้นจาก https://kasets.art/EhOho4

Avery IT Tech. (2567). AI ปกป้องโลกไซเบอร์: เจาะลึกเทคโนโลยีสุดล้ำ ปราการด่านหน้าของความ
          ปลอดภัย. สืบค้นจาก https://www.averyittech.com/news/AI%20Security

Tangerine. (2567). ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กับความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์. สืบค้นจาก 
          https://www.tangerine.co.th/blogs/cybersecurity/trellix-ai-cybersecurity/

LinkedIn. (2567). ดาบสองคมของวิวัฒนาการ AI ในวงการ Cybersecurity : พัฒนาความปลอดภัยหรือยกระดับภัยคุกคาม?. 
          สืบค้นจาก https://kasets.art/0IN8xI

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
 GENERATIVE AI AND CYBERSECURITY: Resources from ICMA. (2024). Public Management (00333611), 106(10), 
          20–22. https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=99fb2d4e-3ffa-3b64-9ce4-dd91dd1847c8.
 Tairov, I. (2024). Artificial Intelligence Applications for Confronting Cybersecurity Issues. Research Papers of UNWE, 3(3), 
          121–132. https://doi.org/10.37075/RP.2024.3.08
 Schulz, Y. (2023). Successfully Managing Cybersecurity Projects in the Age of AI. PM World Journal, 12(12), 
           1–5. https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=a25134cd-bc89-3b79-a5ee-d5475ad19892
 González, A. L., Moreno-Espino, M., Román, A. C. M., Fernández, Y. H., & Pérez, N. C. (2024). Ethics in Artificial Intelligence: an 
           Approach to Cybersecurity. Inteligencia Artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, 27(73), 
           35–54. https://doi.org/10.4114/intartif.vol27iss73pp38-54
 Mohamed, N. (2024). Renewable Energy in the Age of AI: Cybersecurity Challenges and Opportunities. 2024 15th International
          Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT), Computing Communication and 
          Networking Technologies (ICCCNT), 2024 15th International Conference On, 1–6. https://doi.org/10.1109/ICCCNT61001.2024.10724383
 Role Of AI And ML In Cybersecurity. (2023). CIO&Leader, 1–3. 
           https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=a78002c5-549f-3ff7-961b-067ca8bf56b1
 Yandrapalli, V., & Sharma, S. (2024). Data Governance in the Age of AI, Cybersecurity, Ethics, Sustainability, and Globalization: 
           Challenges and Implications. Grenze International Journal of Engineering & Technology (GIJET), 10(2,Part 4), 
           3764–3771. https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=68830cbb-7aff-3717-9e1f-011ba7662eaa
 Matei, S. A., & Bertino, E. (2023). Educating for AI Cybersecurity Work and Research: Ethics, Systems Thinking, and 
           Communication Requirements. https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=8984d039-d862-3238-8f32-b6f90930d8e4
 Kasakliev, N., Somova, E., & Gocheva, M. (2024). Artificial Intelligence for Good and Bad in Cyber and Information Security. 
          Mathematics & Informatics, 67(1), 82–94. https://doi.org/10.53656/math2024-1-6-art
 Shave, L. (2022). The role of artificial intelligence in cybersecurity. Information & Records Management Society Bulletin, 229, 
           10–13. https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=e3a0d3f6-a5e7-34b8-a5af-ffb9754e86e6